株式会社オータケ 執行役員 営業本部 副本部長 山田 勝猛氏、同本部 課長 佐藤 健永氏、同本部 平出 彩花氏、経営企画室 次長 石田 憲史氏に、KIを導入した経緯とその効果について詳しく聞きました。
「自主的にデータを調べ、考え、改善につなげていく。そんな企業文化を確立します」
株式会社オータケについて
オータケは主に管工機材、住宅設備機器などを取り扱う専門商社です。
| 創立 | 1946年 |
|---|---|
| 年商 | 292億円 |
| 従業員数 | 261名 |
※この事例に記述した数字・事実はすべて、事例取材当時に発表されていた事実に基づきます。数字の一部は概数で記述しています。
オータケは主に管工機材、住宅設備機器などを取り扱う専門商社です。
管工機材とは、水廻り、空調、消火など流体の循環を伴う設備に関わる機器・機材、さらにはそれらをつなぐ配管機材の総称です。地下空間や建物内部に張り巡らされる配管設備、ライフラインを制御する製品として、工場、プラント、商業建物、インフラ設備などで使われています。具体的には手動弁、自動操作バルブ、下水道用バルブ、水用減圧弁、伸縮継手などです。
また住宅設備機器も扱っています。一般住宅に備えられている衛生、給排水、自動水栓などを中心に、空調設備、家電製品に至るまで、住宅設備に関する商品を幅広く取り扱っています。
販売形態は大きく、工場を持つ企業と直接取引する形、二次店となる他の商社を通じて間接的に最終使用者に届ける形の二種類となります。本社は名古屋。全国に9支店、1営業所、2事務所、2物流センター、1配送センター。取引先は約5000顧客。主なエリアは、愛知、岐阜、三重、静岡、福井、富山などで、これら東海、北陸の2地域が売り上げの約半分を占めます。この他、北海道から沖縄まで全国にお客様がいらっしゃいます。
現在、KIを使って営業関連の数字分析、可視化に取り組んでいます。さまざまな視点で各種数値を抽出し、その推移を観察・分析し、次の知見につなげています。顧客や営業担当者を軸とする視点の他、現在では商品別の分析や可視化など、日々分析の切り口や軸は増えてきている状況です。
以前はデータ分析結果を営業担当者と管理職にのみ公開していましたが、徐々に公開範囲を展開していき、現在では社員全員が分析結果を確認することが可能です。拠点長や管理職だけが、数値を把握するのではなく、現場担当者一人ひとりが、自主的にデータを調べ、考え、それを改善につなげていく。そんな企業文化を社内に確立したいと考えています。
今、管工機材の業界では、陣取り合戦のようなシェア争いが激化しています。いま必要なのは、自陣を渡さず、逆に敵陣に攻め入っていく、そういった積極的な姿勢だと考えています。それを実現する武器としてデータ分析は、きわめて重要になってきます。
従来、営業データの分析は、基幹システム上のデータを直接確認しにいく形でおこなっていました。ただ、データの扱いやすさ、という側面で課題がありました。例えば、データ同士の比較が必要な場合は、数表を1つ開いてメモをして、また別のものを開いてメモし、それらを突き合わせる、そのような形で比較をおこなっていました。さらに、従来はデータを全体把握するためには、基幹システムに加えて、他の業務システムに格納されている数値も参照する必要があり、一元管理が不十分な状態でした。
社内でのデータ分析は、当初、エクセルから始めました。自分たちの視点でデータを加工・分析し、営業活動の見える化を目指しました。しかしエクセルによる分析は、手間と時間が膨大にかかります。また、見える化できる内容にも限界がある。社内で討議した結果、やはり本格的な分析ツールを導入し、データ分析をもっと進化・深化させるべきだと、意見が一致しました。
KIの採用に至るまでに、他社の分析ツールを試したこともあります。しかしいずれも、自力で使いこなせる目途は立ちませんでした。ほとんどがツール単体の提供であり、人的なサポート体制がない、あるいはQ＆A形式の対応であり、機能を十分に理解したフル活用は難しいと思われました。
一方、KIにはデータサイエンティストの伴走支援をはじめ、サポート体制が非常にしっかりしており、これは導入の大きな決め手となりました。また多くの分析ツールでは、まずデータウェアハウスの構築が必要になりますが、KIならばその部分の手間・工数が大きく削減できると考え、これも導入を後押しする要因となりました。
KI導入当初は、まずデータサイエンティストと共に、何をやっていきたいのか、やっていくべきなのか、そしてそれをどう実現させていくのかについて、協議しました。
打ち合わせも当初は、遠慮するような部分もありましたが、途中からは自分たちがやりたいことをそのまま、ぶつけていくような、濃い協議になっていったと感じます。データサイエンティストが我々のビジネスを十分に理解いただき、定例会も回を追うごとに、より事業内容に寄り添った提案や話し合いが醸成されていきました。
その後は、データサイエンティストのアドバイスを基に、まず自分たちで分析をおこない、結果を社内で共有し「これはいい」「ちょっと違う」などの反応を得た上で、それを次の定例会で再び協議し、再びすり合わせる、そんな運用を繰り返していきました。
協議や定例会を重ねていく上で、私たちのデータ分析は大きく前進していると感じています。現在では、KIを活用した売上実績や営業活動の見える化や、月次の振り返り、施策化が着々と進んでいます。今後、人事分析や新規顧客分析など、多方面への展開・活用を検討しています。またSFA（営業支援システム）の数字とも連携させていきたいと考えています。
この他、営業担当者の活動実績を分析し、「売れる営業担当者の人物像」について、仮説を確立していきたいと考えています。そのロールモデルを参考にし、真似ることで、社内の営業力を底上げする、そんな状態を目指します。
KIはまず、インターフェースが秀逸です。良い意味で機能が絞られていて、直感的に使えます。データベースとの連動についても、レスポンスは非常に良好です。
分析の機動性も、採用当時から、更に大きく向上していると感じます。例えば、管理職の社員から、得意先の商品別売上データに関して「この時期に売上が大きく振れているが、その要因は？」といった形で確認が入るケースがあります。そのような場合、従来は、まず顧客に関する情報を確認し、次に商品情報、次に時系列（日付）を確認、といったように、毎回画面の切り替えが必要でした。しかし、今は要因分析機能を活用することで、もっとスムーズに、動的に解析ができます。さらに、画面を共有しながらリアルタイムに深堀りや軸の切り替えるなど、その場ですり合わせをしながら分析を進められることも大きな魅力です。
データサイエンティストからは一般的な理論だけでなく、キーエンス社内で実施している実際のデータ分析の考え方、捉え方、方法論などが学べます。データサイエンティストとは、それらの知見を、どのように我々オータケの業務に合わせて取り込んでいくかを協議しています。
社内のデータや数字をより身近にしてくれた、そんな存在です。KIを導入して、以前よりあらゆる数値情報が身近になりました。これまでは、「見たいと思った数字にアクセスできない、格納場所がわからない。アクセスできたとしても、使い勝手に課題があり、途中で手が止まってしまう」こういったこともありました。せっかく社内でデータはあるはずなのに、徐々に距離ができてしまう。ところが、KIは特別な知識を必要とせず、操作も直感的でわかりやすい。本社部門や現場部門を問わず、誰もがデータにアクセスし活用ができる、そのような期待感を感じています。また、時短効果も大きい。以前1日かかっていた作業が、5分～10分まで短縮された事例もあります。サクセスサイトの講座や動画もよいですね。こういったきめ細かなサポート・支援も、とても役に立ちます。
オータケは今後とも顧客に選ばれる企業であり続けるべく、営業改善の取り組みを継続推進していきます。キーエンスにはすぐれた技術、製品、サポートを通じ、その取り組みを支援いただくことを希望します。今後ともよろしくお願いします。
